AI/ML კიბერუსაფრთხოებისთვის
მასშტაბი
მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება თანამედროვე ქსელებში კიბერუსაფრთხოების გაძლიერება.
ძირითადი თემები
- მანქანური სწავლების ტექნოლოგიურ ბაზაზე დაფუძნებული საფრთხის აღმოჩენა: ანომალიების ამოცნობა, კლასტერიზაცია, ქცევითი ანალიზი.
- ქსელური დონის გავრცელებული შეტევები (ARP სპუფინგი, DHCP სპუფინგი, CAM გადაფარვა) და ხელოვნური ინტელექტით გამოწვეული შერბილება.
- მავნე პროგრამების პროგნოზირებისა და საფრთხის შესახებ ინფორმაციის ავტომატური მოპოვების ტექნიკა.
კურსის მახასიათებლები
- პრაქტიკული ლაბორატორიები ხელოვნური ინტელექტის/მანქანური სწავლების უსაფრთხოების ლაბორატორიაში.
- მონაცემთა მოდელირება, მოდელების ტრენინგი და ხელოვნური ინტელექტის პოლიტიკის დანერგვა.
- კურსი მოიცავს მანქანური სწავლების (ML) ბაზაზე დაფუძნებული უსაფრთხოების ინსტრუმენტების შემუშავებას და შეფასებას.
